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基于改进支持向量机方法的蛋白质相互作用预测
被引量：
1
1
作者
李哲谦
刘书朋
+1 位作者
严壮志
辛艳飞
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期701-706,共6页
蛋白质与蛋白质相互作用研究是蛋白质组学的重要研究内容之一。本研究采用支持向量机学习方法,将氨基酸物理化学特性和序列信息方法相结合构建支持向量,选取DIP数据库中的酵母表达蛋白序列进行蛋白质相互作用预测。在34 000对酵母表达...
蛋白质与蛋白质相互作用研究是蛋白质组学的重要研究内容之一。本研究采用支持向量机学习方法,将氨基酸物理化学特性和序列信息方法相结合构建支持向量,选取DIP数据库中的酵母表达蛋白序列进行蛋白质相互作用预测。在34 000对酵母表达蛋白实验数据中,预测准确率达到83.72%,而单独运用基于氨基酸物理化学特性的方法和基于序列信息的方法预测准确率分别为75.86%和79.63%。在提高预测准确率的同时通过引入离散信息度量函数(FDOD)减少支持向量的维数,使支持向量学习时间缩短,提高相互作用预测的速度。
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关键词
蛋白质-蛋白质相互作用
支持向量机
离散信息度量函数
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职称材料
题名
基于改进支持向量机方法的蛋白质相互作用预测
被引量：
1
1
作者
李哲谦
刘书朋
严壮志
辛艳飞
机构
上海大学通信与信息工程学院
浙江省医学科学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期701-706,共6页
基金
上海大学系统生物研究基金
上海市重点学科建设项目(S30108)
浙江省科技厅面上社会发展项目(2009C33021)
文摘
蛋白质与蛋白质相互作用研究是蛋白质组学的重要研究内容之一。本研究采用支持向量机学习方法,将氨基酸物理化学特性和序列信息方法相结合构建支持向量,选取DIP数据库中的酵母表达蛋白序列进行蛋白质相互作用预测。在34 000对酵母表达蛋白实验数据中,预测准确率达到83.72%,而单独运用基于氨基酸物理化学特性的方法和基于序列信息的方法预测准确率分别为75.86%和79.63%。在提高预测准确率的同时通过引入离散信息度量函数(FDOD)减少支持向量的维数,使支持向量学习时间缩短,提高相互作用预测的速度。
关键词
蛋白质-蛋白质相互作用
支持向量机
离散信息度量函数
Keywords
protein-protein interactions
support vector machine
function of degree of disagreement
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进支持向量机方法的蛋白质相互作用预测
李哲谦
刘书朋
严壮志
辛艳飞
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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参考文献
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